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Enregistrement W7027248189

THE CASES OF PUBLIC SECTOR BUDGETING FOR K-12 EDUCATION IN CANADA AND WELLBEING BUDGETING IN NEW ZEALAND: INCREMENTAL TO PERFORMANCE-BASED BUDGETING

2023· dissertation· en· W7027248189 sur OpenAlexfundaboutno aff

Notice bibliographique

RevueUniversity Library (University of Saskatchewan) · 2023
Typedissertation
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueEvolution and Paleontology Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésProductivityJurisdictionLegislationPublic sectorChristian ministryInterviewPoliticsConstruct (python library)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Budgeting is a critical activity for any government. The budgeting approach selected impacts what outcome is achieved. Three common approaches present in practice and in the literature are incremental, performance-based, and productivity budgeting. In addition to the budgeting approach used, one must also consider the complex relationships and inherent tensions between budget actors. \n\nThe first paper of my dissertation centres on how budgeting for public K-12 education is done in 12 out of 13 Canadian provinces and territories. Education was selected as it is a ministry that is comparable from province to territory. By interviewing 25 budget actors, I found that most jurisdictions construct their budgets using incremental approaches. A drawback to incremental budgeting—the status quo—is that a potential $6.0 billion in productivity gains at the combined provincial/territorial and federal levels could be realized.\n\nTo determine how a jurisdiction adopts and implements a novel budgeting approach, I then focused on the adoption and implementation of New Zealand’s wellbeing budgets in the second and third papers of my research. I chose to study this budgeting approach as it was the first Western example of wellbeing as a clear budgeting outcome. Here, in interviews with 22 former and current budget actors, I found that cooperation between and amongst groups of budget actors over time has facilitated a wellbeing approach. They were able to reach a consensus on the importance of efficiency and budget performance. Because of the political aspect of national budgeting, internal and external influences, and New Zealand’s culture, it was natural that the country’s legislation for the performance-based budgeting approach progressed into something innovative. \n\nLastly, I identified successes and challenges in the implementation of this new approach. A theme that emerged was the presence of constructive disagreements and debate. This benefited the implementation of this budgeting approach because it meant that there was both a change in system operations and a change in target behaviour or conditions. Most budget actors indicated that a shift to long-term thinking and better quantification of which investments lead to which wellbeing outcomes is still required for full realization of this budgeting approach.\n\nCultural shifts in the public sector that orient analysis, decision-making, and funding allocations to non-economic outcomes engender a holistic approach to budgeting and public policy. It is important to acknowledge that this budgeting approach requires time, resources, and likely, legislation to achieve. A budget reform must be framed as an iterative process that requires all perspectives from the top to the bottom to be fully successful. Fostering a dynamic, youthful, and academic group of budget actors means that with a performance-based or productivity foundation to public sector budgeting, new ideas can materialize, be experimented with, and improved upon to achieve wellbeing outcomes.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,280
Score d'incertitude au seuil0,793

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,179
Écart entre enseignants0,167 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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